數據庫技術在資訊管理中的應用思考論文

一、前言

隨着雲存儲、物聯網、移動互聯網等計算機前沿技術的不斷普及，數據庫技術在資訊管理領域中的應用引起了人們的普遍關注。上世紀八十年代約翰奈斯比特所預言的“人們將被資訊淹沒”已被證實，我們正處於一個資訊大爆炸的時代，大規模資訊的有效管理已成爲難題。在這樣的背景下，數據庫技術應運而生，在資訊管理中發揮的作用很快引起了科研人員的關注。目前，世界各國已在數據庫研究方面投入了大量資金，數據庫已成爲計算機技術領域競爭的焦點。針對這樣的國際形勢，本文將重點探討數據庫技術在資訊管理中的應用問題。

二、數據庫技術的基本知識

首先，介紹數據庫是如何產生的。美國IDC研究發現，互聯網數據以年均50%的速率增長，並且近年產生的數據站到數據總量的九成以上。總的來說，這些數據主要來源於科研、物聯網和人們發佈在網絡上的各種資訊三個方面。數據資料是科學研究成果的重要依據，科研人員所採集到的數據總量和年均增加幅度是十分可觀的。近幾年迅速興起的普遍應用於工業、漁業、畜牧業等各行各業的物聯網技術主要用來實現人和人、人和機器、機器和機器的資訊交流，在這個過程中也製造了大量的數據。當今時代是一個移動互聯時代，IDC調查的結果表明全球每年的數據量已超過1800EB，可見人們發佈在網上的資訊數量也十分驚人。爲了有效地管理和存取如此大規模的數據，上世紀中葉出現了數據庫技術。其次，介紹數據庫的相關概念。數據用來描述和記錄客觀事物的資訊，分爲數字、圖表、文字、聲音等多種形式。數據從採集、記錄、分析到傳播的整個過程稱爲數據處理，數據處理的目的是儲存珍貴的原始數據資料並從大量的數據中提取對人們有用的資訊。關於數據庫的概念有多種形式，普遍被人們所認可的是數據庫是按一定規則存儲在PC內存或硬盤中的、可共享的相關數據集合。最後，介紹數據庫的基本特徵。第一，數據庫中的數據有邏輯性和確定性，每一個數據庫都是圍繞特定的應用需求而設計的，併爲特定的用戶羣服務。第二，特定的數據庫用於表達客觀事物的特定方面，並能夠隨着客觀事物的發展而做出相應的調整。第三，雖然人們並未對數據庫的概念形成統一的認識，但是都普遍認爲數據庫有着大容量、多類型、快速、低價值密度的特徵，大容量指的是數據庫處理的數據總量達到了數據存儲困難的程度，多類型指的是數據的類型多到難以找到數據之間存在的關聯的程度，快速指的是數據處理的時間成本要低到能夠實時向用戶提供數據分析結果的程度，低價值密度指的是獲取的數據量越大有價值的資訊越少。

三、數據庫技術在資訊管理中的應用現狀

資訊管理中應用的數據庫技術正在不斷髮展。隨着計算機理論在數據庫技術中的應用越來越多，使數據庫技術水平不斷拓展，數據庫技術應用從最初的人工管理階段、檔案系統階段，過渡到了現在的數據庫系統階段。從硬件角度講，人們對數據的存儲設備從最初的紙帶、卡片、磁帶逐漸發展爲現在的大容量數字存儲設備。從軟件角度講，資訊管理軟件經歷了從無到有的發展。從資訊管理的數據來看，經歷了數據量從小到大、數據結構從無到有的轉變。數據庫技術在資訊管理中的應用領域越來越多。從數據庫技術出現至今，研究人員從豐富的實踐中使這項技術得到了長足的發展。目前，數據庫技術的應用領域有江河湖海水文應用、生態保護應用、教學應用、公司管理應用、政府管理應用等。總之，在我國的工業、農業和服務業中都普遍使用了數據庫技術，極大地促進了資訊管理效率的提高，也極大地促進了生產力的發展，爲我國各行各業的資訊管理提供了可靠的技術保障。數據庫技術的安全性不斷提高。數據庫技術的安全性是衆多用戶普遍關注的問題，目前的資訊管理普遍使用了數據庫系統，給資訊管理帶來了極大的便利，也提高了資訊管理的效率，也使資訊傳播的速度越來越快。研究人員在數據庫技術安全性方面也做了充分的研究，爲數據的安全提供了可靠的保障。一方面，數據庫系統都能方便的備份資訊和恢復數據，這就極大地降低了誤操作或計算機崩潰造成數據丟失的風險。另一方面，研究人員還在數據庫系統中採取了豐富的安全措施，以防數據庫被非法訪問和非法更新，降低了數據被非法盜取的風險。

四、數據庫技術實現資訊管理的流程

雖然數據庫中的數據來源於方方面面、數據類型也各種各樣，但是數據庫處理數據的方式是相同的。一般來說，數據庫技術實現資訊管理需要經過數據獲取、數據處理、數據分析和數據解讀幾個步驟。總體上來說，數據庫技術實現資訊管理的步驟是首先採集各種各樣的數據，然後在經過數據處理轉換成相同數據結構之後，採取合適的方法分析數據，最後以直觀的形式提供給用戶。數據採集是數據庫技術實現資訊管理的第一步，即使用各種各樣的方法獲取大量、多類型的數據。常用的數據採集的方式有傳感器採集、數據檢索工具採集、二維碼採集等。隨着智能手機的普及和移動設備功能的日益豐富，基於移動互聯技術的資訊逐漸成爲了資訊採集的主要方式，這在加快資訊傳播速度和提高資訊採集精度的同時，也是要管理的資訊量迅速增加。用數據庫技術實現資訊管理還要完成數據處理，目的是完成所採集數據的加工，使採集到的數據變爲易存取、易管理的形式。由於採集到的數據量巨大，數據結構也極其複雜，直接進行數據存儲的難度很大，也數據分析帶來了極大的困難。數據處理就是將各種類型的數據資訊統一成單一的類型，以降低數據分析的難度。此外，數據處理的目的還有剔除所採集數據中無效、無用、錯誤的數據成分，以提高數據的質量，減少數據分析的工作量。數據庫技術實現資訊管理的核心是數據分析，目的是獲得有價值的資訊。數據處理爲數據分析打下了良好的基礎，爲數據分析提供了原始數據。數據庫的資訊管理也不能使用以前的數據挖掘、數理統計、傳統算法等手段，這些傳統的數據分析手段無法高效地完成大規模數據的分析。谷歌公司提出來的雲計算概念、分佈式技術、批處理技術等在數據庫資訊管理方面發揮了巨大的作用。

五、資訊管理中用到的關鍵數據庫技術

數據存儲是資訊管理的基礎，數據存儲技術是資訊管理中用到的關鍵數據庫技術。分佈式檔案系統的作用是有效的'存儲數據，是目前資訊管理中應用最多的得數據存儲技術之一。分佈式數據庫是爲提高數據管理的質量和效率而開發的，目的是提高數據讀取和存儲的速度，因此也屬於資訊管理中用到的關鍵數據庫技術。雲存儲技術是最近新發展起來的數據存儲技術，不僅極大地提高了數據存儲容量，也面向更爲廣闊的用戶羣體，極大地提高了數據存取的速度。數據的分析和處理是數據庫資訊管理的核心，數據分析和處理技術是資訊管理中用到的關鍵數據庫技術。雲計算技術是數據庫處理的基礎，雲計算計算模型已被各行各業應用在了資訊管理中，雲計算藉助互聯網計算得到抽象、容易存儲的資訊。MapReduce技術也是一種有代表性的批處理技術，採用並行數據處理的手段，這項技術的核心思想對數據分類，每一類的數據處理分別在不同的任務區進行，最後將各任務區處理得到的結果進行整合，這樣就提高了資訊管理的效率。GFS分佈式檔案系統也是資訊管理中用到的關鍵數據庫技術。該系統採用分佈式處理手段，完成數據存儲並提高採集數據的可靠性，爲上層應用搭建可靠的底層驅動。GFS不同於以往的分佈式檔案系統，其容錯能力強、數據存儲速度快，使用環境的要求也更加苛刻，更適合數據庫的資訊管理。隨着數據規模的大幅度增長，GFS系統也在不斷升級以適應新形式下的應用。由於GFS分佈式檔案系統擁有良好的開源特性，使用戶能夠開發適合各自需求的資訊管理系統。

六、結論與展望

綜上所述，數據庫技術已被廣泛應用在資訊管理中，給人們的工作和生活帶來了極大地便利。本文在介紹數據庫基礎知識的基礎上，介紹了數據庫技術在資訊管理中的應用現狀和使用數據庫管理資訊的流程，並指出了資訊管理中用到的數據庫關鍵技術，對數據庫技術在資訊管理中的研究應用有一定的參考作用.

引用：

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